Dropout 是一种用于缓解神经网络过拟合的技术。通过在训练过程中随机“丢弃”一些神经元的输出，可以防止模型对特定的训练样本过拟合。
Dropout 工作原理
- 在训练过程中，每次更新参数前，随机将部分神经元的输出置为零。
- Dropout 的比例通常设置在 0.2 到 0.5 之间。
- 在测试或预测时，不进行 Dropout。
优势
- 降低过拟合的风险。
- 提高模型的泛化能力。
示例
假设我们有一个包含 100 个神经元的全连接层，Dropout 比例设置为 0.3。在训练过程中，每次更新参数前，将有 30 个神经元的输出被置为零。
扩展阅读
了解更多关于 Dropout 的知识，可以参考以下教程：神经网络基础教程.
Dropout 示例图